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Enregistrement W2970930569 · doi:10.1515/freq-2019-0024

Multilayer SIW Dual-Band Filters with Independent Band Characteristics and High Selectivity

2019· article· en· W2970930569 sur OpenAlexaff
Dinghong Jia, Jianqin Deng, Yangping Zhao, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueFrequenz · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassbandBand-pass filterBandwidth (computing)ResonatorMulti-band deviceElectronic engineeringCenter frequencyFilter (signal processing)CascadeCoupling (piping)PhysicsTopology (electrical circuits)Computer scienceMaterials scienceEngineeringOptoelectronicsTelecommunicationsElectrical engineeringAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work presents an approach to developing dual-mode dual-band substrate integrated waveguide (SIW) bandpass filter based on multilayer process. TE102/TE201 and TE101/TE102 modes are used to feature the two passbands, respectively. To begin with, large range of band location ratios are decided by the effective dimension of the SIW resonator. With reference to the field distribution, independent coupling schemes of the dual-modes are then realized by slots or circular apertures etched on the middle metal layer. It allows to not only introduce a large design freedom of bandwidth but also keep compactness. Finally, source-load and mixed couplings are deployed to produce transmission zeros around the passband in providing a sharp selectivity in the two filters, respectively. The details to independently control the center frequencies and bandwidth of two passbands are also presented. A two-order double-layered and a triple-layered SIW dual-band bandpass filter are prototyped to evaluate the proposed design approach, respectively. Results show a good agreement between simulations and measurements. The proposed filter exhibits flexible design freedom, high selectivity as well as good out-of-band rejection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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